Geri Dön

Tiroid kanserlerine yapay zeka ve monte carlo simülasyonları ile alternatif yaklaşımlar

Alternative approaches to thyroid cancers using artificial intelligence and monte carlo simulations

PDF İndir

  1. Tez No: 940915
  2. Yazar: OZAN TOKER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ORHAN İÇELLİ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyofizik, Fizik ve Fizik Mühendisliği, Radyoloji ve Nükleer Tıp, Biophysics, Physics and Physics Engineering, Radiology and Nuclear Medicine
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Fizik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Fizik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Bu tez çalışması, tiroid kanserinde yapay zeka tabanlı derin öğrenme modellerinin ve Monte Carlo simülasyonlarının kullanımını incelemektedir. Çalışmanın teşhis sürecine yönelik bölümünde, sentetik ultrason görüntüleri kullanılarak eğitilen bir Convolutional Neural Network (CNN) modelinin sınıflandırma başarısı değerlendirilmiştir. Sonuçlar, modelin yüksek doğruluk oranları elde ettiğini ve sentetik verilerle eğitilen yapay zeka sistemlerinin klinik süreçlere entegre edilebileceğini göstermektedir. Tedavi sürecinde ise Monte Carlo N-Particle (MCNP) simülasyonları kullanılarak, Tirozin Kinaz İnhibitörleri (TKI) ile doz artırma faktörü (DEF) arasındaki ilişki incelenmiştir. Çalışmada Vandetanib, Cabozantinib, Sorafenib ve Lenvatinib gibi TKİ'lerin foton-atomik parametreleri analiz edilmiş ve Vandetanib'in, altın ile kıyaslanabilir DEF değerleri sunduğu belirlenmiştir. Bu bulgu, bazı TKİ'lerin dokudaki radyasyon emilimini artırabileceğini göstermektedir. Elde edilen sonuçlar, tiroid kanserinde yapay zeka tabanlı görüntü analizinin yüksek doğruluk oranlarıyla gerçekleştirilebileceğini ve Monte Carlo simülasyonları ile optimize edilen radyoterapi planlamasının tedavi süreçlerine olumlu katkı sağlayabileceğini göstermektedir. Gelecekte yapılacak çalışmaların, Tiroid Kanseri için; CNN modellerinin geniş veri setleriyle eğitilmesini ve Monte Carlo simülasyonlarının klinik doğrulamalarla desteklenmesini hedefleyerek, tiroid kanseri için daha hassas ve bireyselleştirilmiş teşhis ve tedavi protokollerinin geliştirilmesine katkı sağlayacağı öngörülmektedir.

Özet (Çeviri)

This thesis investigates the application of artificial intelligence-based deep learning models and Monte Carlo simulations in thyroid cancer. In the diagnostic phase of the study, the classification performance of a Convolutional Neural Network (CNN) model trained using synthetic ultrasound images was evaluated. The results demonstrate that the model achieved high accuracy rates and suggest that AI systems trained on synthetic data can be integrated into clinical workflows. In the treatment phase, Monte Carlo N-Particle (MCNP) simulations were employed to examine the relationship between Tyrosine Kinase Inhibitors (TKIs) and the dose enhancement factor (DEF). The study analyzed the photon-atomic parameters of TKIs such as Vandetanib, Cabozantinib, Sorafenib, and Lenvatinib, and found that Vandetanib exhibited DEF values comparable to those of gold. This finding indicates that certain TKIs may enhance radiation absorption in tissues. The findings of this study suggest that AI-based image analysis in thyroid cancer can be performed with high accuracy, and that radiotherapy planning optimized through Monte Carlo simulations may contribute positively to treatment processes. Future studies are anticipated to contribute to the development of more precise and personalized diagnostic and therapeutic protocols for thyroid cancer by training CNN models on larger datasets and supporting Monte Carlo simulations with clinical validations.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    780993

    Önemi belirsiz atipi/önemi belirsiz foliküler lezyon tanısı alan tiroid nodüllerinin malignite öngörüsü için yapısal eşitlik modeli ile karar destek sistemi

    Decision support system with the structural equation modeling for prediction of malignancy on thyroid nodes that are diagnosed as atypia of undetermined significance or follicular lesion of undetermined significance

    ZELİHA AYDIN KASAP

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    BiyoistatistikKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURÇİN KURT

  2. Tez No

    961250

    Derin öğrenme algoritmaları ile ince iğne aspirasyon sitolojisi örneklerinden tiroid papiller karsinomun bölütlenmesi

    Segmentation of papillary thyroid carcinoma from fine needle aspiration cytology samples using deep learning algorithms

    GÖKHAN GÜNDOĞDU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERHAN AKIN

  3. Tez No

    752431

    Düşük-orta riskli papiller tiroit kanserlerinde prognostik faktörlerin incelenmesi

    Investigation of prognostic factors in LOw-medium risk papillary thyroid cancers

    SEÇKİN BİLGİÇ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Radyoloji ve Nükleer Tıpİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Nükleer Tıp Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMET SAİT SAĞER

  4. Tez No

    860700

    Larenks kanselerinde tiroid kartilaj invazyonunun bilgisayarlı tomografi görüntüleriyle tanınmasında yapay zekanın katkısı

    The contribution of artificial intelligence in the recognition of thyroid cartilage invasion in laryngeal cancers with computed tomography images

    ÖMER KUMAŞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Kulak Burun ve BoğazSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Kulak Burun Boğaz Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLPEMBE BOZKURT

  5. Tez No

    712700

    Servikal lenf nodu metastazı olan diferansiye tiroid kanserlerinde prognostik faktörler

    Başlık çevirisi yok

    YILMAZ ÖZDEMİR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Genel CerrahiSağlık Bakanlığı

    Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ALİ GÜLÇELİK

Geri Dön